agent-introspection-debugging

affaan-m/ECC · Agent Skill

Автоматизирует отладку сбоев AI-агентов, собирая данные, диагностируя проблемы и создавая отчеты для воспроизводимого анализа.

Перейти к установке ↓

Обзор

Авторaffaan-mСообщество
Репозиторийaffaan-m/ECC ↗
Папка скиллаagent-introspection-debugging
Звёзды258 203
Форки38 613
Файлы2
ЛицензияMIT
Обновлён14 сентября 2026 г.
СсылкиИсходник скилла ↗ · Репозиторий ↗

Проверка Mozgi

Что мы нашли в файлах скилла. Подробности — по подписке.

Безопасность
средний риск · обнаружено 1 момент, требующий внимания
Совместимость
только инструкции — подходит большинству агентов
Похожие скиллы
найдено 51 похожий скилл
Ещё в подписке

Установка

Скилл — это папка с файлом SKILL.md. Выберите своего агента и скопируйте команды в терминал (macOS, Linux или Git Bash на Windows) в корне проекта.

Скопируйте промпт и вставьте в Claude, Codex или другого ассистента: он сам проверит скилл и подключит его.

Установи мне скилл «agent-introspection-debugging» с mozgi.io (https://mozgi.io/skills/agent-introspection-debugging/).

1. Скачай архив: https://mozgi.io/skills/agent-introspection-debugging/download
   Если не скачивается — возьми папку скилла из исходника: https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/.agents/skills/agent-introspection-debugging
2. Прочитай SKILL.md и остальные файлы. Проверь, что скилл безопасен: нет скрытых команд, отправки данных наружу или скриптов, которые делают не то, что описано. Если что-то подозрительно — остановись и скажи мне.
3. Положи папку «agent-introspection-debugging» в папку скиллов своего агента: .claude/skills/ для Claude Code, .agents/skills/ для Codex, .cursor/skills/ для Cursor, .gemini/skills/ для Gemini CLI. В проекте — внутри проекта, иначе в домашней папке (~/.claude/skills/ и т. п.).
4. Убедись, что получилось <папка скиллов>/agent-introspection-debugging/SKILL.md.
5. Коротко расскажи, что умеет этот скилл, и предложи попробовать его на моей задаче.

Если какой-то шаг не можешь сделать сам — подскажи, что нажать или ввести.

Файлы скилла

2 файла Скачать ZIP

Просмотрите SKILL.md и сопутствующие файлы перед установкой. Клик по файлу — предпросмотр.

Содержимое SKILL.md

Оригинальный текст автора · только чтение

Agent Introspection Debugging

Use this skill when an agent run is failing repeatedly, consuming tokens without progress, looping on the same tools, or drifting away from the intended task.

This is a workflow skill, not a hidden runtime. It teaches the agent to debug itself systematically before escalating to a human.

When to Activate

  • Maximum tool call / loop-limit failures
  • Repeated retries with no forward progress
  • Context growth or prompt drift that starts degrading output quality
  • File-system or environment state mismatch between expectation and reality
  • Tool failures that are likely recoverable with diagnosis and a smaller corrective action

Scope Boundaries

Activate this skill for:

  • capturing failure state before retrying blindly
  • diagnosing common agent-specific failure patterns
  • applying contained recovery actions
  • producing a structured human-readable debug report

Do not use this skill as the primary source for:

  • feature verification after code changes; use verification-loop
  • framework-specific debugging when a narrower ECC skill already exists
  • runtime promises the current harness cannot enforce automatically

Four-Phase Loop

Phase 1: Failure Capture

Before trying to recover, record the failure precisely.

Capture:

  • error type, message, and stack trace when available
  • last meaningful tool call sequence
  • what the agent was trying to do
  • current context pressure: repeated prompts, oversized pasted logs, duplicated plans, or runaway notes
  • current environment assumptions: cwd, branch, relevant service state, expected files

Minimum capture template:

## Failure Capture
- Session / task:
- Goal in progress:
- Error:
- Last successful step:
- Last failed tool / command:
- Repeated pattern seen:
- Environment assumptions to verify:

Phase 2: Root-Cause Diagnosis

Match the failure to a known pattern before changing anything.

| Pattern | Likely Cause | Check |

| --- | --- | --- |

| Maximum tool calls / repeated same command | loop or no-exit observer path | inspect the last N tool calls for repetition |

| Context overflow / degraded reasoning | unbounded notes, repeated plans, oversized logs | inspect recent context for duplication and low-signal bulk |

| ECONNREFUSED / timeout | service unavailable or wrong port | verify service health, URL, and port assumptions |

| 429 / quota exhaustion | retry storm or missing backoff | count repeated calls and inspect retry spacing |

| file missing after write / stale diff | race, wrong cwd, or branch drift | re-check path, cwd, git status, and actual file existence |

| tests still failing after “fix” | wrong hypothesis | isolate the exact failing test and re-derive the bug |

Diagnosis questions:

  • is this a logic failure, state failure, environment failure, or policy failure?
  • did the agent lose the real objective and start optimizing the wrong subtask?
  • is the failure deterministic or transient?
  • what is the smallest reversible action that would validate the diagnosis?

Phase 3: Contained Recovery

Recover with the smallest action that changes the diagnosis surface.

Safe recovery actions:

  • stop repeated retries and restate the hypothesis
  • trim low-signal context and keep only the active goal, blockers, and evidence
  • re-check the actual filesystem / branch / process state
  • narrow the task to one failing command, one file, or one test
  • switch from speculative reasoning to direct observation
  • escalate to a human when the failure is high-risk or externally blocked

Do not claim unsupported auto-healing actions like “reset agent state” or “update harness config” unless you are actually doing them through real tools in the current environment.

Contained recovery checklist:

## Recovery Action
- Diagnosis chosen:
- Smallest action taken:
- Why this is safe:
- What evidence would prove the fix worked:

Phase 4: Introspection Report

End with a report that makes the recovery legible to the next agent or human.

## Agent Self-Debug Report
- Session / task:
- Failure:
- Root cause:
- Recovery action:
- Result: success | partial | blocked
- Token / time burn risk:
- Follow-up needed:
- Preventive change to encode later:

Recovery Heuristics

Prefer these interventions in order:

1. Restate the real objective in one sentence.

2. Verify the world state instead of trusting memory.

3. Shrink the failing scope.

4. Run one discriminating check.

5. Only then retry.

Bad pattern:

  • retrying the same action three times with slightly different wording

Good pattern:

  • capture failure
  • classify the pattern
  • run one direct check
  • change the plan only if the check supports it

Integration with ECC

  • Use verification-loop after recovery if code was changed.
  • Use continuous-learning-v2 when the failure pattern is worth turning into an instinct or later skill.
  • Use council when the issue is not technical failure but decision ambiguity.
  • Use workspace-surface-audit if the failure came from conflicting local state or repo drift.

Output Standard

When this skill is active, do not end with “I fixed it” alone.

Always provide:

  • the failure pattern
  • the root-cause hypothesis
  • the recovery action
  • the evidence that the situation is now better or still blocked

Вопросы и ответы

Что делает скилл agent-introspection-debugging?

Автоматизирует отладку сбоев AI-агентов, собирая данные, диагностируя проблемы и создавая отчеты для воспроизводимого анализа.

Как установить agent-introspection-debugging?

Откройте блок «Установка» на этой странице и выберите своего агента — Claude Code, Codex, Cursor или Gemini CLI: там готовые команды, которые копируют папку скилла в нужное место. Либо скопируйте промпт из вкладки «Через ассистента» — ассистент сам проверит и подключит скилл.

С какими нейросетями работает agent-introspection-debugging?

Скиллы — это обычные инструкции в Markdown (формат Agent Skills), поэтому agent-introspection-debugging подходит любому агенту, который читает SKILL.md: Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot, OpenCode и другие. Модель загружает инструкции только когда задача подходит под описание скилла.

Скилл agent-introspection-debugging бесплатный?

Скилл опубликован автором affaan-m в открытом доступе под лицензией MIT. Сам скилл ничего не стоит — вы платите только своему провайдеру нейросети за использованные токены.

Безопасно ли устанавливать скиллы?

Скилл — это инструкции, которые агент будет выполнять, поэтому перед установкой прочитайте SKILL.md и сопутствующие файлы. Скрипты из папки скилла запускаются только если их запустит агент — следите за тем, что он делает, и не давайте лишних прав.

Чем скилл отличается от MCP-сервера или плагина?

MCP-сервер и плагин дают модели новые инструменты — код, который выполняется и возвращает результат. Скилл даёт знания и порядок действий: как подходить к задаче, какие шаги делать и как выглядит хороший результат. Ему не нужен сервер или ключ API.

Похожие скиллы

Все скиллы →
browser-automation Автоматизирует управление веб-страницами, включая сложные сценарии, проверку входа, управление вкладками и обработку ошибок. openclaw390k skill-creator Создает, редактирует и проверяет файлы SKILL.md для AI-агентов, структурируя их и подготавливая к использованию. openclaw389k subagent-driven-development Методология разработки, при которой агент делегирует задачи специализированным под-агентам с изолированным контекстом, обеспечивая высокое качество кода, автоматическую проверку результатов и непрерывное выполнение плана без участия человека. obra303k using-superpowers Этот скилл помогает агенту находить и использовать другие скиллы, требуя их вызова перед любым ответом или действием. obra283k dispatching-parallel-agents Распределяет независимые задачи между несколькими агентами для параллельного выполнения, оптимизируя время и ресурсы. obra283k writing-skills Создает и редактирует скиллы для AI-агентов, используя подход Test-Driven Development для документации. obra283k